北京市CBD写字楼租金特征价格分析.docx

上传人:b****4 文档编号:13896074 上传时间:2023-06-19 格式:DOCX 页数:10 大小:23.41KB
下载 相关 举报
北京市CBD写字楼租金特征价格分析.docx_第1页
第1页 / 共10页
北京市CBD写字楼租金特征价格分析.docx_第2页
第2页 / 共10页
北京市CBD写字楼租金特征价格分析.docx_第3页
第3页 / 共10页
北京市CBD写字楼租金特征价格分析.docx_第4页
第4页 / 共10页
北京市CBD写字楼租金特征价格分析.docx_第5页
第5页 / 共10页
北京市CBD写字楼租金特征价格分析.docx_第6页
第6页 / 共10页
北京市CBD写字楼租金特征价格分析.docx_第7页
第7页 / 共10页
北京市CBD写字楼租金特征价格分析.docx_第8页
第8页 / 共10页
北京市CBD写字楼租金特征价格分析.docx_第9页
第9页 / 共10页
北京市CBD写字楼租金特征价格分析.docx_第10页
第10页 / 共10页
亲,该文档总共10页,全部预览完了,如果喜欢就下载吧!
下载资源
资源描述

北京市CBD写字楼租金特征价格分析.docx

《北京市CBD写字楼租金特征价格分析.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《北京市CBD写字楼租金特征价格分析.docx(10页珍藏版)》请在冰点文库上搜索。

北京市CBD写字楼租金特征价格分析.docx

北京市CBD写字楼租金特征价格分析

北京市CBD写字楼租金特征价格分析

    摘要:

“新国十条”对住宅市场冲击背景下,写字楼日益成为投资热点,北京CBD作为全国最重要的商务中心之一,其写字楼市场研究具有重要的实际意义。

本文采用特征价格法构建模型对北京市CBD写字楼市场租金差异进行实证研究和分析。

研究结果表明,轨道交通、距离CBD中心距离、建筑形象和景观、公交数目以及楼层数对写字楼租金有较为显著的影响,其中轨道交通和建筑景观形象对租金的影响最大。

建筑面积和建筑年龄对租金的影响不大,这有异于以往的研究。

下载论文网

  关键词:

北京CBD写字楼;租金;特征价格

  中图分类号:

F293文献标识码:

A文章编号:

1001-828X(2011)09-0108-03

  

  一、引言

  写字楼是指由一间间写字间组成的,主要供人们办公的楼宇,它是一种通过出售或者出租办公空间而赢取利润的物业。

简而言之,写字楼是办公活动的劳动空间(顾朝林,2001),广义的写字楼是指国家机关,企事业单位用于办理行政事务或从事业务活动的建筑物(刘洪玉,1996)。

CBD作为北京商务核心区,是北京高档写字楼发展最早、也最为集中的区域。

  国外的写字楼市场历史较长,研究也较为丰富。

我国写字楼市场历史较短,研究比较有限,房地产相关研究多集中在住宅市场上。

2010年4月房地产新政出台后,住宅市场受到一定的冲击,而零售地产及写字楼由于不受新政限制,日益成为投资和开发的热点。

本文主要探讨影响北京CBD写字楼租金差异的因素和影响程度,通过特征价格模型的建立进行研究。

  

  二、已有研究回顾

  1.特征价格模型

  特征价格,在英文中是HedonicPrice,在国内的一些介绍性的文献上,被称为享乐价格,乐观价格,效用价格等;而在台湾学界,则被统一称为特征价格。

从经济角度来讲,Hedonic指的是对产品或服务的消费而得到的效用或满足。

由于异质产品包涵的各种特征,特征价格理论认为消费者对产品的消费实际上是对其特征的消费。

  特征价格模型最早在1939年由Court在《HedonicPriceIndexwithAutomobileExamples》一文中提出,用于建立汽车价格指数模型。

1966年Lancaster将其引入房地产领域,1967年Ridker将特征价格理论应用到房地产市场分析中。

Griliches(1977)和Rosen(1974)进行了系统总结,建立了后续研究中常用的特征价格研究框架。

迄今为止的特征价格研究主要应用在住宅地产方面,对商业地产的研究相对较少。

写字楼特征价格分析始于80年代Clapp对洛杉矶大都市区写字楼租金影响因素的研究,他使用1974年的写字楼租金数据,对105个高层写字楼样本进行了建筑面积、年龄、层数、内部停车、区位、物业税、空气质量、通勤时间等方面的分析来建立模型。

  

(1)特征变量及影响因素

  写字楼特征价格模型常用特征变量列表如下:

  表1:

特征价格法常用特征变量

  

(2)常用函数形式

  通常有线性模型、对数模型、对数线性模型、半对数模型等。

有文献提到BOX-COX转换函数的应用,但存在争议。

例如Cassel&Mendelssohn(1985)提出了批评,Cropper,Decker&McConnell(1988)也认为某些变量未进入模型或者以虚拟变量形式进入模型的时候,用BOX-COX转换函数将带来严重的误差。

  表2:

特征价格法常用函数形式

  P指价格,L指区位,S指建筑结构,N指邻里,ε为常数项

  2.基于特征价格模型的分类实证研究

  根据对国内外研究的总结,在描述房地产物业的特征时通常将其分为三类,建筑自身的特征,邻里特征和区位特征。

在写字楼的特征中,其中建筑自身特征就是描述物业面积,结构,硬件配套等实体特征属性以及物业管理,业权等软特征;邻里特征是描述物业周围环境属性的特征。

在大量的住宅特征价格研究中,住宅环境因素包括绿化、治安等。

而由于写字楼与住宅的不同功能性质,邻里特征包括了写字楼周围的酒店配套水平以及金融设施配套水平;区位特征是对于房地产物业来说的重要性是显而易见的。

由于房地产物业的固定性,一旦确定了固定的区位,在目前的技术水平下很难移动的,因此物业的区位特征对于物业的价值十分重要,对于写字楼来讲,由于特殊的使用功能,对区位有更多的要求。

而实质上区位特征主要就是体现在土地价值上的。

  

(1)建筑特征视角的文献回顾

  对于写字楼乃至任何建筑物而言建筑质量是影响其价格的重要原因。

刘洪玉(1996)提出,一栋建筑物的建筑设计形式和物业外立面维护的水平是影响物业吸引力的两个重要物理因素。

  关于建筑质量(architecturequality)对写字楼租金的影响,包括HoughandKarts(1983),Vandell和Lane(1989)。

在后两者的研究中,以Boston和Cambridge的102个A级(ClassA)写字楼物业为样本,分别将均衡租金(equilibriumrent)和空置率作为实证模型的因变量,看作建筑物的设计特征和非设计特征的函数,建立特征价格模型。

研究结果都证明了承租者愿意为更高建筑质量的写字楼物业付出更高的租金代价。

  郑钱洋(2006)在对沈阳市写字楼资金的微观影响因素进行研究时提出,业权状况这一特征变量是我国写字楼市场上比较独特的特征变量。

统一业权(即只租不售)的写字楼在发达城市的写字楼市场上显出一定优势,而且业权状况变量在模型中显著影响沈阳市写字楼租金水平。

  Hough和Karts(1983)对芝加哥CBD写字楼进行研究,认为建筑质量好坏对租金起着显著影响,但不能确定外部建筑形象与是否与写字楼内部特征相关联。

  Vandell和Lane(1989)对波士顿和剑桥的写字楼进行研究,结论是建筑设计的舒适度会影响租金和空置率,样本中建筑设计质量居前20%的写字楼租金相对后20%平均高出22%。

  杨鸿、贾生华、顾杰(2008)分析了中国杭州的写字楼租金数据,认为良好的建筑形象、建筑服务和充足的车位比例对租金有显著且重要的影响。

同时建筑年龄变量系数为正,可能是因为国内写字楼市场仅有十来年时间,刚好促进写字楼的成熟而不是破旧贬值。

另外最早开发的写字楼往往居于城市核心区域,开发时间与区位选择可能存在内生性问题。

  Gat(1998)对以色列特拉维夫的研究表明,影响写字楼租金最重要的因素是写字楼物业对于三个城市“焦点”(urbanfocalpoints)的可达性和写字楼的建筑设计质量,建筑物的高度和建筑面积也会对租金有正的影响,但是写字楼物业的年龄和区域内制造业密度会降低写字楼租金,区域内服务设施的密度在研究中对写字楼没有显著影响。

  

(2)区位特征视角文献汇总

  影响房地产价格的首要因素是地段,即区位条件。

地租理论表明到市中心越近的房地产价格越高。

北京城是比较典型的同心圆发展模式,杨(ZanYang,2001)在北京的研究表明,到市中心的距离每增加1Km,住宅单价下降2378元。

近年来,高速公路、城市快速干道、大运量轨道交通的发展改变了地租同心圆式递减的模式,到地铁与公交站点,快速路的距离也成为考虑区位时的重要因素。

  国外对于写字楼的研究大多集中在办公活动空间的区位研究,分析各种相关因素对办公空间分布的影响,探讨供给者与需求者双方之间的行为,分别从供给面分析适当的空置率,以及从需求面探讨写字楼使用者在写字楼市场动态与城市内区位之间的决策关系研究。

  Clapp(1980)对洛杉矶大都市区的研究表明通勤时间、到CBD距离、两个街区半径内的写字楼办公面积对写字楼租金都有显著影响,其中到CBD的距离的影响比较显著。

推断这是因为人们愿意为进行面对面交流支付更多的租金,特别是在CBD区域。

  Dunse和Jones(1998)分析了苏格兰Glasgow市的写字楼市场,认为建筑年龄和区位可视作租金的主要影响因素。

尽管信息技术发展对办公活动有许多影响,人们可以不见面而使用电话网络等交流,但人们还是更倾向于选择城市中心区位。

  Cervero(1994)对华盛顿和亚特兰大的研究结论是轨道交通站点附近的写字楼租金全面上涨,联合开发项目使周边写字楼租金年均上涨3美元每平方英尺。

  郑捷奋,刘洪玉(2004)对深圳写字楼进行研究,认为地铁建设对周边办公房地产价值的影响范围为地铁站点距离300m~600m半径的区域。

500m半径区域内(平均增值幅度为%;300m半径区域内增值幅度明显,平均增幅为%;其中增值影响最大的是距离地铁站点100m以内的办公房地产,与距离地铁站点600m~800m的价格相比高了%

  (3)邻里特征视角文献汇总

  树木和其他植被常可与健康、休闲相关联,而后房屋因绿化造成优越的视觉质量获得较高的租售价格。

周边良好的配套设施亦会给生活带来许多便利。

论述邻里特征对住宅价格影响的文献比较多,例如Moketal(1995)运用特征价格模型采用BOX-COX转换函数研究分析了结构,区位邻里属性对于香港地产的影响,结果发现,在拟合样本数据最优的模型中,模型中的各变量对房价均有显著的影响。

Mills&Simenauer(1996)调查了1986年到1992年间的5581笔住宅交易资料,讨论了区位,设施,面积,年份,空气品质等变量,发现一些设施变量改进之后,有超过一半的住宅价格会增加。

对写字楼而言邻里环境的影响可能并没有住宅那么显著。

  Mills(1992)根据1990年芝加哥543个写字楼租赁样建立了特征价格模型,分析了芝加哥的写字楼租金的决定因素,分别以十五年内的租金贴现值和首年租金为因变量,在他的模型中包括了大量的区位虚拟变量,研究结论配套设施对写字楼租金的影响与符合实证前预期,但是显著性水平较差。

也存在的可能性是写字楼集聚性比较强,邻里特征与区位可能存在内生性问题。

在比较繁华的CBD区域,设施配套一般都比较完善。

  Laverne和Geideman(2003)在美国俄亥俄州Cleveland的研究表明树木和景观的价值有视觉屏障、减少噪音、休闲、提供荫凉、审美、空间界定等。

景观因素应被列入写字楼特征价格模型变量中。

结果表明景观对写字楼租金有积极影响。

  

  三、北京CBD写字楼租金的特征价格模型构建

  1.分析框架与数据来源

  本文的研究范围是CBD商圈,选择北京CBD及周边千米内的写字楼出租房源作为研究对象。

样本总量为81座写字楼的131个出租房源信息,数据收集包括网上收集、实地考察两部分。

其中物业级别、建筑面积、交通配套、开盘时间、租金和付款方式等信息来源于“爱蓝图”网站。

租金数据采用时间为2010年8~9月在网站上的报价。

建筑特征与景观特征评分采用实地考察与照片专家打分法相结合,写字楼到CBD中心国贸和到周边地铁站的距离采用Googleearth测量所得。

  在前人所做的研究中,对于写字楼租金数据较多使用报价的数据。

例如Mills(1992),Dunse和Jones(1998),选取了较大容量的报价样本进行数据分析。

使用实际成交价格似乎是更好的选择,但在实际操作中存在一些问题。

一是数据的获取比较困难,特别是国内市场没有完善的成交数据记录,实际成交价格的获取来源往往经由政府、相关机构等社会关系或者实地调研。

调查过程中许多信息被当作商业机密而难以获得。

即使获取了实际租约价格,其中内含的免租期等一系列优惠政策也可能被忽略,或是难以计算(Epstein1993)。

相比较之下,报价在互联网上的记录比较完善,同时也必须具有合理性以吸引顾客,因而可以反映房地产的质量和特征。

Glascock(1990)检验了租金报价相对实际成交价的稳定性,发现这两个变量具有十分相近的关系。

本文采用“爱蓝图”网站提供的报价数据进行分析。

  2.变量选择与赋值

  本文构建的特征价格模型初步变量选择及量化方式如下表所示。

分别用线性模型和对数模型进行试算后发现线性模型对方程的拟合效果较好。

使用SPSS软件对10个变量进行初步回归分析,结果如下所示:

  表3:

北京CBD写字楼租金模型变量及度量方法

  初步拟合结果显示,部分变量失效概率过高,如建筑年龄、免租期等。

说明模型中存在不合格变量或者部分不显著变量对显著变量产生了影响。

对10个变量进行逐步引入剔除后,有6个变量通过模型的参数检验。

这6个变量是所在楼层、到CBD中心国贸距离、建筑质量、景观设计、轨道交通和公交线路。

  3.计量结果与分析

  用SPSS软件对6个筛选后的变量进行线性回归,结果显示校正R2的值为,方差分析的F统计量显著性小于,即原方程高度显著,所选择的变量与写字楼租金之间存在高度相关的线性关系。

6个自变量Sig值均小于,即都在5%的水平下显著。

方差膨胀因子(VIF)值均在以下,说明变量之间基本不存在多重共线性问题。

常数项失效概率较高,但本文主要关注写字楼租金与各项特征之间的相关程度,故不进行处理。

校正R2>,其余参数均具有统计意义,表明模型拟合较好。

  表4:

回归系数分析

  综上,北京CBD写字楼租金的特征价格模型为

  R=+*层数-*距离+*建筑+*景观+*地铁+*公交

  在模型的计量结果中,变量符号均与预期的结果一致。

从标准化系数Beta来看,对写字楼租金影响最大的因素是轨道交通,说明写字楼的交通可达性是极为重要的。

公交线路数对租金的影响低于轨道交通,说明人们更偏好以轨道交通进行通勤。

可能的原因是与公交相比,轨道交通具有便捷、准时的特性,不易受堵车影响,因此更得CBD上班族的青睐。

到国贸距离变量影响显著,说明区位亦是影响写字楼租金的重要因素,CBD中心区位的写字楼形成集聚效应促进商务活动发展,因而写字楼租金较周边高。

模型结果同时表明建筑质量和景观评价都对写字楼租金有较大的影响,前人研究表明树木和景观对写字楼租金有促进作用,此外可能原因之一是受“国十条”影响,住宅投资受到抑制,一部分投资转向商业地产。

而建筑质量较好,景观设计优美的写字楼由于其视觉上的优越性和更大的增值空间而更受到投资者的偏好。

另外,结果表明随着楼层的增加,写字楼租金有增加趋势,说明写字间微观环境仍是办公租赁选址重要的一环。

  建筑年龄在国外的文献中常表现为负,在本文结果中系数为正且不显著,可能的原因是所选择的写字楼开发时间较为相近,同时建筑年龄与建筑质量有一定的相关性。

同时,北京CBD写字楼市场开发年限较短,建筑年龄起到促进写字楼成熟而非使写字楼破旧的作用。

此外,租赁面积对租金影响不显著的结果是在意料之外的,可能原因是受到住宅市场新政的影响,写字楼市场投资增加,小面积写字楼开始受到投资者的青睐。

  

  四、结论

  本文使用131个写字楼出租样本报价数据构建特征价格模型分析北京市CBD写字楼市场租金影响因素及强度。

结果表明轨道交通和区位是北京CBD写字楼租金最重要的影响因素,建筑品质和景观品质也对写字楼租金起着重要的作用。

公共汽车线路数对写字楼租金也有正向促进作用但不如轨道交通明显,此外,所在楼层对写字楼租金有所影响。

同时在房地产新政的作用下,写字楼的投资价值增加,小面积写字间受到更多关注,因而写字间面积对租金的影响力淡化。

  

  参考文献:

  [1]刘洪玉.写字楼物业的分类及其影响因素分析[J].北京房地产,1996(06).

  [2]郑钱洋.沈阳市写字楼租金的微观影响因素的实证研究[D].浙江大学硕士学位论文,2006(06).

  [3]杨鸿,贾生华,顾杰.写字楼租金差异的特征价格分析――基于杭州的实证研究[J].技术经济,2008(09).

  [4]冯长春,张昊.房地产调整期的北京CBD写字楼市场分析.2009.

  [5]马思新,李昂.基于Hedonic模型的北京住宅价格影响因素分析[J].土木工程学报,2003(09).

  [6]王德,黄万枢.Hedonic住宅价格法及其应用[J].规划方法,2005(03).

  [7]柏树阳.北京写字楼租赁定价方法及应用研究[D].清华大学工程硕士学位论文,2004.

  [8]信达行调研部.北京CBD写字楼市场分析[J].中国房地产,2005.

  [9]韩雪飞.天津市写字楼市场研究[D].天津大学学位论文,2006.

  [10]彭瑶.写字楼人性化设计评价体系研究[D].重庆大学硕士学位论文,2007,10.

  [11]NeilDunse,ColinJones(1998).Ahedonicpricemodelofofficerents[M].JournalofPropertyValuation&Investment.

  [12]Brennan,T.,Cannaday,R.,Coldwell,P.(1984),“OfficerentintheChicagoCBD”,AREUEAJournal,Vol.12 

  [13]Glascock,J.,Jahanian,S.,Sirmans,C.(1990),“Ananalysisofofficemarketrents:

someempiricalevidence”,AREUEAJournal,Vol.18 

  [14]Mills,E.(1992),“OfficerentdeterminantsintheChicagoarea”,AREUEAJournal,Vol.20 

  [15]SherwinRosen(1974)”HedonicPricesandImplicitMarkets:

ProductDifferentiationinPureCompetition”TheJournalofPoliticalEconomy,Vol.82,No.1.(Jan.-Feb.),pp.34-55.

  [16]WheatonWilliamC.andTortoRaymondG.(1994)”OfficeRentIndicesandTheirBehavioroverTime”,JournalofUrbanEconomics,Elsevier,vol.35

(2),pages121-139,March.

  [17]DouglasE.HoughandCharlesG.Kratz(1983)“Can‘good’architecturemeetthemarkettest?

JournalofUrbanEconomics[J]Volume14,Issue1,July,Pages40-54”

  [18]CLAPPJM.(1980)Theintrametropolitanlocationofofficeactivities[J].JournalofRegionalScience,,20(3):

3872399.

  [19]LAVERNERJ,WINSON2GEIDEMANK.(2003)Theinfluenceoftreesandlandscapingonrentalratesatofficebuildings[J].JournalofArboriculture,,29(5):

2812290.

  [20]ÖVENVA,PEKDEMIRD.Officerentdeterminantsutilizingfactorsanalysis:

acasestudyforIstanbul[J].JournalofRealEstateFinanceandEconomics,2006,33(3):

51273.

  [21]SIVITANIDOUR.Urbanspatialvariationsinofficecommercialrents:

theroleofspatialamenitiesandcommercialzoning[J].JournalofUrbanEconomics,1995,38(6):

23249.

 

展开阅读全文
相关资源
猜你喜欢
相关搜索
资源标签

当前位置:首页 > 经管营销 > 经济市场

copyright@ 2008-2023 冰点文库 网站版权所有

经营许可证编号:鄂ICP备19020893号-2